摘 要: | 本文利用研究区2004–2014年统计资料,运用ESDA方法从空间形态和功能形态两方面对森林转型空间分异进行测度,并在DPS环境下构建径向基神经网络模型,分析了森林转型的影响因素效用,为科学认识山区森林转型发生机制提供了参考。研究结果如下:(1)研究期间空间形态转型和功能形态转型全局Moran?s I指数分别为0.0336、0.2323,表明森林空间形态和功能形态在空间分布上体现出显著的正相关性,空间集聚特征显著。功能形态转型整体全局Moran’s I高于空间形态转型,前者空间集聚特征更明显。各时段全局Moran’s I指数呈上升态势,两者空间集聚程度进一步增强。(2)森林空间形态转型的冷热点格局演化特征稳定,表明县级行政单元间森林数量增加的空间差异小;功能形态转型的县域热点数目上升,热点以西缘为集中分布区逐渐演变至东北缘为中心的连片发展模式。(3)森林的空间形态转型和功能形态转型均受城镇化率和二、三产业比影响效用最大,城镇化与工业化发展是驱动区域森林转型的主要因素,凸显了经济增长在山区森林转型过程中所发挥的积极作用。未来,推动城镇化、工业化发展是促进山区森林转型的有效路径。
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